信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-marciopomper
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 机器学习, 数据分析, 异常检测, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易相关的多种特征，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，侧重于交易特征分析。
地理范围：数据来源未明确，但提供了交易距离等信息，可用于分析不同交易环境下的欺诈风险。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：distance_from_home（离家距离），distance_from_last_transaction（与上次交易的距离），ratio_to_median_purchase_price（相对于中位数购买价格的比例），repeat_retailer（是否为重复商家），used_chip（是否使用芯片），used_pin_number（是否使用PIN码），online_order（是否为在线订单），fraud（是否为欺诈交易，0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为card_transdata.csv，方便数据处理和建模。
数据来源：数据来源未明确，但提供了交易特征，例如交易距离、交易价格比等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风控、异常检测、欺诈行为模式识别等领域的研究，例如欺诈交易预测、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统、风险管理平台的模型训练和验证。
决策支持：支持金融机构制定风险控制策略，优化交易安全措施，提高对欺诈行为的预警能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同交易特征与欺诈行为之间的关系，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
